要在本地使用HuggingFace模型，可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装必要的库和依赖项：

pip install transformers

2. 下载预训练模型和tokenizer：

from transformers import BertTokenizer, TFBertModel

# 下载并加载预训练模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFBertModel.from_pretrained(model_name)

3. 使用tokenizer对文本进行编码：

text = "Hello, how are you?"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')

4. 使用模型进行推理：

outputs = model(encoded_input.input_ids)

完整的示例代码如下所示：

from transformers import BertTokenizer, TFBertModel

# 下载并加载预训练模型和tokenizer
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = TFBertModel.from_pretrained(model_name)

# 使用tokenizer对文本进行编码
text = "Hello, how are you?"
encoded_input = tokenizer(text, return_tensors='tf')

# 使用模型进行推理
outputs = model(encoded_input.input_ids)

通过以上步骤，你就可以在本地使用HuggingFace模型了。